Big data простым языком. Алексей Благирев

трансформировать культуру работы организации и перейти к дата-центрированной организации. И сейчас они не потеряли своей актуальности, поэтому я и привел их в этой книге как одну из основ построения новой формы культуры работы с данными.

      Вот так называемые Cultural Hacks или Лайфхаки.

Шаг #1. Всегда переходите к Результатам – Go to the Outcomes

      Основа коллаборации между людьми с использованием данных лежит, прежде всего, в понимании того, что важно для каждого из участников: от чего зависят их бонусы или выплаты, на что обращают внимание люди, которые принимают решения. Для этого нужно понимать, какими объектами оперирует компания, и это понимание перенести на уровень данных. Традиционная ошибка – начать собирать все данные компании, считать все возможные из них метрики и отправлять всем заинтересованным людям отчеты с этими показателями.

Шаг #2. Отчетность – это еще не Аналитика – Reporting is not Analysis

      Большая часть отчетности, участвующая в подготовке, проверке или анализе, никак не связана с теми мотиваторами, от которых зависит завтрашний день каждого участника процесса, принимающего решение. В основном, ключевой ошибкой всегда и везде была простая демонстрация данных, в надежде, что решение с использованием этих данных найдет себя само.

      На самом деле, в основе бизнеса лежат традиционные бизнес-вопросы.

      Рассмотрим несколько примеров? Ведь это звучит это очень абстрактно.

      Пусть у нас есть небольшая организация, где помимо прочих департаментов, есть целый отдел клиентского сервиса. Пусть вы являетесь топ-менеджером, уверен однажды это будет именно так.

      Так вот, я утверждаю, что вы как руководитель будете регулярно озабочены необходимостью постоянно задавать весьма конкретные и повторяющиеся вопросы о том, как обстоят дела с уровнем клиентского сервиса (успевает ли организация обслуживать своих клиентов вовремя и так далее).

      Ответы на них будут лучше, чем просто отчетность, которая отвечает не на конкретный вопрос, а на открытый.

      Все подобные вопросы можно выписать, структурировать и передать алгоритмам, чтобы они уже отвечали.

Шаг #3. Деперсонифицировать принимаемые решения – Depersonalise Decisions making

      Переход к фокусировке на тех данных, которые действительно нужны организации, ведет к созданию новой формы культуры, где данным выделяют центральное место, а все решения – деперсонализированны, потому что важно не мнение людей в комнате, а данные на которых оно строится.

      Нет смысла бороться с HYPPO, все решения должны быть деперсонифицированны, потому что они говорят не про мнения отдельно взятых людей, а про реальные тренды, бенчмаркинг, результаты работы клиентов или уровень их удовлетворенности. Будь-то электронная коммерция или реальное производство, данные покажут, что идет не в соответствии с ожиданиями, и это никак не связано с персональной оценкой.

      А если HYPPO по стечению обстоятельств стал читатель этой книги, то для него важно помнить, что роль HYPPO – диверсифицировать мнение людей, допуская споры и несогласия. Своим присутствие